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首先，济南加速构建带有属性标注的材料片段模型（PLMF）：将材料的晶体结构分解为相互关联的拓扑片段，表示结构的连通性。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、布局无监督学习、半监督学习以及强化学习。
前沿抢占（f,g）靠近表面显示切换过程的特写镜头。领域图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。作者进一步扩展了其框架，高端以提取硫空位的扩散参数，高端并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：项目原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。2018年，制高在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。
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